一 原理学习近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述。很多工作被提出来从空间维度层面来提升网络的性能，如
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2024-01-18 22:41:50
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# 实现Senet PyTorch的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型搭建]
B --> C[训练模型]
C --> D[模型评估]
D --> E[模型应用]
```
## 数据准备
在实现Senet PyTorch之前，我们需要准备好数据集。这里以ImageNet数据集为例，以下是数据准备
原创
2023-08-23 04:18:11
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# 使用 PyTorch Hub 调用 SENet 的实用指南
## 1. 前言
随着深度学习的快速发展，PyTorch 已成为最受欢迎的深度学习框架之一。在现代计算机视觉任务中，Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）是一种具有良好性能的神经网络架构。本文将指导刚入行的小白如何使用 PyTorch Hub 来加载和使用 SENet 模型。
## 2. 整
超分辨率前言1 数据集预处理2 prepare.py 主要看注释（方便理解）3 train.py 主要看注释4 test.py5 结果对比 前言主要改进：断点恢复，可以恢复训练。注释掉原test.py的38行才是真正的超分辨率。 即image = image.resize((image.width // args.scale, image.height // args.scale), resam
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2024-01-17 22:02:01
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# 使用PyTorch实现SE-Net网络
## 什么是SE-Net？
Squeeze-and-Excitation Networks（SE-Net）是一种深度学习模型，旨在通过引入“注意力机制”来增强图像分类任务的性能。SE-Net通过学习特征的显著性来自适应调整各通道的权重，因此在许多计算机视觉任务中表现出色。
## SE-Net的结构
SE-Net的核心思想是对每个通道的特征进行自适
notetorch-model-archiver打包模型；利用torchserve加载前面打包的模型，并以grpc和http等接口往外提供推理服务
自定义handler类时initialize()、preprocess()、postprocess()和handle()这四个方法都是可选的启动模型的api服务、curl命令发送http post请求，请求模型服务API；流程和TensorFlo
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2023-11-09 09:59:32
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SENet−Model(pytorch版本)SENet-Model(pytorch版本)SENet−Model(pytorch版本)import torch.nn as nnfrom torch.hub import load_state_dict_from_urlfrom torchvision.models import ResNetfrom
原创
2021-08-02 14:54:11
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Pytorch—模型参数与自定义网络层1 模型参数相关1.1 模型参数访问在之前的文章中，我们介绍了在pytorch中关于模型的定义以及在init方法中定义模型的相关参数。在这一个小节中，我们来介绍对于模型参数的访问。首先，我们来定义一个简单的网络结构：net = nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))
X = torch.ra
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2023-10-05 17:25:21
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SEnet 通道注意力模块开篇一张图：变量和图片解释：三个正方体：特征向量，比如说图像的特征，H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道（黑白1通道、彩色3通道）字母：X表示输入特征；Ftr表示的是对X进行一次卷积，也就是对特征进行一系列的操作之后的结果，表示为U；Fsq(.)表示的是对U进行压缩；Fex(.)表示的是对U进行激活（就是赋予权重）；Fscale(.)表示的是对U进行放大（就是恢复维度
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2023-08-14 14:15:48
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现在我们有了一个$C$个元素的经过了两层全连接层的输出，这个C个元素，刚好表示的是原来输出特征图$W \times H \times C$中C个通道的一个权重值，所以我们让C个通道上的像素值分别乘上全连接的C个输出，这个步骤在图中称为Scale。而这个调整过特征图每一个通道权重…
原创
2021-05-19 21:06:55
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pytorch在自己的代码中加入 SENet 怎么用pytorch
原创
2020-10-08 16:54:00
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'''SENet in PyTorch.
SENet is the winner of ImageNet-2017. The paper is not released yet.
'''
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class BasicBlock(nn.Module):
def
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2021-06-18 15:02:10
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卷积神经网络（CNNs）的核心模块其实就是卷积操作，该操作通过融合每一层局部感受野的空间和不同通道信息来构建特征。在此之前，已经有很多的研究来实践空间的信息融合问题，希望通过去融合不同层级的特征从而增强CNNs的特征表达能力。在我们本次的工作中，我们专注于去研究不同通道之间的关系，并提出了一种新颖的 ...
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2021-09-09 11:41:00
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'''SENet in PyTorch.SENet is the winner of ImageNet-2017. The paper is not released yet.'''import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass BasicBlock(nn.Module): def __init__(
原创
2022-01-18 09:44:59
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最近，有时间了，正好回顾一下这篇论文，做个笔记，因为文中提出的SE block应用太广泛，只要是个网络就可以加个SE block，可以说是业界的长点万金油
结构简单，idear最好，没有复杂的数学，全凭实验说话SE block 结构Squeeze: Global Information Embedding名词很专业，操作很简单，实际上就是 global average pooling 全局平均池
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2021-09-10 21:22:00
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